超級電腦沈迷看貓片？ Google 1.6萬核心實驗引爆AI革命

財經中心／廖珪如報導

在 ChatGPT 能幫我們寫程式、Midjourney 能畫出絕美圖畫的今天，我們很難想像，僅僅十多年前，人工智慧其實連分辨一隻貓和一隻狗都非常困難。這一切的轉捩點發生在 2012 年，Google 做了一場在當時看來既瘋狂又燒錢的實驗：他們動用了足以模擬小型大腦的超級算力，讓電腦連續看了三天的 YouTube 影片。這場看似「不務正業」的測試，最終不僅讓電腦學會了認貓，更成為引爆現代 AI 革命的奇點。

自建算力 16,000顆CPU核心

這場實驗由 Google X 實驗室（Google Brain 前身）的傳奇科學家吳恩達（Andrew Ng）與傑夫·迪恩（Jeff Dean）主導。他們心中的大哉問是：「電腦能不能像人類嬰兒一樣，不依靠大人的說教，自己觀察世界並學會認知？」為了驗證這點，他們拋棄了過去依賴人類手寫規則的舊方法，轉而搭建了一個擁有 10 億個連接節點的人工神經網絡。這個龐大的虛擬大腦使用了 1,000 台伺服器，串聯起高達 16,000 顆 CPU 核心。在 GPU 運算尚未普及的當年，這堪稱是史無前例的算力展示。

實驗的方法相當獨特，被稱為「非監督式學習」。研究團隊隨機選取了 1,000 萬張 YouTube 影片的縮圖餵給系統，但關鍵在於，他們完全沒有告訴電腦圖片裡有什麼。沒有標籤寫著「這是貓」或「這是風景」，電腦就像一個被放在電視機前的嬰兒，只能依靠觀察像素之間的關聯性，試圖找出規律。經過整整三天的日夜運算，當科學家檢視神經網絡內部的反應時，奇蹟發生了。

無人指導 AI自主發現貓的概念

數據顯示，這個神經網絡在沒有任何指導的情況下，自行歸納出了一組特定的視覺特徵：尖耳朵、鬍鬚、圓臉。系統中某個特定的神經元，開始對所有擁有這些特徵的圖片產生強烈反應。換句話說，AI 自己發明了「貓」的概念。除此之外，它還無師自通地學會了辨識人臉與人體輪廓。這項技術在當時將影像識別的準確率較先前技術提升了約 70%，震撼了整個學術界與科技圈。

這隻被 Google 電腦「看見」的貓，其歷史意義遠大於實驗本身。它向世界證實了「深度學習（Deep Learning）」是一條可行的道路：只要算力夠強、數據夠多、神經網絡夠深，機器就能展現出驚人的自我學習能力。這場實驗直接促使 Google 從「搜尋優先」轉型為「AI 優先」的公司，並開始研發專用的 TPU 晶片來取代效率較低的 CPU。如果沒有當年那 1.6 萬核心的瘋狂運轉，我們今天所使用的各種生成式 AI 服務，恐怕還遙遙無期。

市場趨勢與受惠股分析

回顧這場實驗，最關鍵的產業啟示在於算力架構的典範轉移。當年 Google 使用 16,000 顆通用 CPU 核心來進行訓練，雖然成功但效率極低且極其耗能，這直接確立了後來 AI 硬體必須走向「客製化」與「專用化」的趨勢。隨著 AI 從單純的影像辨識進化到如今的多模態生成，模型參數量呈現指數級暴增，傳統通用的 GPU 雖然強大，但雲端巨頭為了追求極致的效能功耗比與降低對單一供應商的依賴，正加速轉向自研 ASIC（特定應用積體電路）。Google 的 TPU、AWS 的 Trainium 以及 Meta 的 MTIA 晶片，正是當年那場實驗邏輯的延續與升級，這股「客製化晶片」浪潮將是未來三至五年的硬體主旋律。

在這個趨勢下，博通 Broadcom (AVGO) 扮演著不可或缺的角色。作為 Google TPU 長期以來的核心設計合作夥伴，博通擁有強大的 SerDes 技術與網通專利，協助 Google 將自研晶片透過高速傳輸串聯成巨大的運算叢集。隨著 Google 為了訓練更強大的 Gemini 模型而持續擴建資料中心，博通在客製化 AI 晶片（ASIC）的營收佔比將顯著提升，成為這波自研晶片趨勢下的最大受惠者之一。而這一切的實踐者則是 台積電 (2330)，無論是 Google 的 TPU 還是博通的設計，最終都必須依賴台積電的先進製程與 CoWoS 先進封裝技術才能落地。台積電不僅是製造商，更是 AI 算力能否持續突破摩爾定律物理極限的關鍵守門員。

根據摩根士丹利（Morgan Stanley）與摩根大通（J.P. Morgan）近期的半導體產業報告指出，雖然 NVIDIA 的 GPU 仍佔據市場主導地位，但雲端服務供應商（CSP）的資本支出正出現結構性變化。法人預估，CSP 大廠在客製化 ASIC 的投資年複合成長率將高於通用 GPU，特別是針對特定模型（如推薦系統或特定多模態任務）的優化需求大增。分析師認為，博通憑藉其在高階 ASIC 設計的護城河，其 AI 相關營收在未來兩年有望翻倍；而台積電因掌握 CoWoS 產能的定價權，將持續受惠於這場從「通用算力」轉向「專用算力」的軍備競賽，獲利結構將進一步優化。

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